Weekday 价格追踪器

实时 Weekday 价格追踪——Weekday 是 H&M Group 旗下的瑞典街头服饰品牌。两种入门方式：全托管情报平台，或使用 Bright Data 的 AI Scraper Builder 构建的自定义 scraper。

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选项 1：Bright Insights - AI 驱动的价格追踪（推荐）

Bright Insights 是 Bright Data 的全托管零售情报平台。无需构建 scraper，无需维护基础设施——只需将结构化、可直接分析的价格数据交付到 dashboard、data feed 或你的 BI 工具中。

为什么团队选择 Bright Insights：

• 🚀 零配置 - 使用开箱即用的 dashboard 和 data feed，几分钟内即可上线
• 🤖 AI 驱动的推荐 - 对话式 AI 助手可将数百万数据点即时转化为可执行洞察
• ⚡ 实时监控 - 支持每小时到每天的刷新频率，并提供即时告警（email、Slack、webhook）
• 🌍 无限扩展 - 任意网站、任意地区、任意刷新频率
• 🔗 即插即用集成 - AWS、GCP、Databricks、Snowflake 等
• 🛡️ 全托管 - Bright Data 自动处理 schema 变更、网站更新和数据质量问题

关键使用场景：

• ✅ 追踪季节性折扣 以及 Weekday 上的促销活动
• ✅ 监控竞品定价 并识别趋势
• ✅ 当商品价格低于目标价时，自动触发价格提醒
• ✅ 监控 MAP 政策合规性并检测价格违规
• ✅ 追踪竞品促销及促销动态
• ✅ 将干净、统一的数据直接输入动态定价算法或 AI 模型

每月 $250 起 - 获取定制报价 →

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选项 2：构建你自己的 Weekday Scraper

没有预构建的 Weekday scraper API？没问题。Bright Data 的 AI Scraper Builder 只需点击几下即可生成自定义 Weekday scraper——无需编写代码。

几分钟内构建你的 Weekday scraper

打开 Weekday AI Scraper Builder →

选择域名，说明你的数据需求，让我们的 AI scraper builder 自动创建 API。

1. 用自然英语描述数据需求
2. AI 即时生成 scraper API
3. 运行 API 请求并立即获得结果
4. 如有需要，在内置 IDE 中编辑代码

构建完成后，你的 scraper 会获得一个 Web Scraper ID（gd_xxxxxxxxxxxx）——复制它，用于下面的 Setup 步骤。

前置条件

• Python 3.9 或更高版本
• 一个 Bright Data account（提供免费试用）
• 一个 Bright Data API token（如何获取）
• 一个用于 Weekday 的 Web Scraper ID（来自上面的构建步骤）

Setup

1. 克隆此 repository

   git clone https://github.com/bright-cn/weekday-price-tracker.git
   cd weekday-price-tracker

2. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt

3. 配置凭证

   将 .env.example 复制为 .env，并填入你的值：

   cp .env.example .env

   BRIGHTDATA_API_TOKEN=your_api_token_here
   BRIGHTDATA_DATASET_ID=your_dataset_id_here

   你的 Web Scraper ID 将你的 AI Scraper Builder dashboard 中的 Web Scraper ID 粘贴到 BRIGHTDATA_DATASET_ID 中（格式：gd_xxxxxxxxxxxx）。

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用法

构建好你的 Weekday scraper，并在 .env 中配置好 Web Scraper ID 后，Python 接口的使用方式是相同的：

1. 按 URL 追踪特定商品

传入 Weekday 商品 URL 列表以获取结构化价格数据：

from price_tracker import track_prices

urls = [
    "https://www.weekday.com/en/products/sample-product-123456",
    # Add more product URLs here
]

results = track_prices(urls)
for item in results:
    print(f"{item.get('title')} - {item.get('final_price', item.get('price'))} {item.get('currency', '')}")

或直接运行：

python price_tracker.py

2. 按关键词发现商品

查找与关键词搜索匹配的商品：

from price_tracker import discover_by_keyword

results = discover_by_keyword("laptop", limit=50)

3. 按分类 URL 浏览商品

采集 Weekday 分类页面中的所有商品：

from price_tracker import discover_by_category

results = discover_by_category(
    "https://weekday.com/category/example",
    limit=100,
)

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输出字段

每条结果记录包含以下字段：

字段	描述
url	商品页面 URL
title	商品名称
brand	品牌
initial_price	原价
final_price	促销价 / 当前价格
currency	货币代码
discount	折扣
in_stock	库存状态
color	可选颜色
size	可选尺码
category	商品分类 / 部门
images	商品图片 URL
description	商品描述
timestamp	采集时间戳

示例输出

[
  {
    "url": "https://www.weekday.com/en/products/sample-product-123456",
    "title": "Example Product Name",
    "brand": "Example Brand",
    "initial_price": 59.99,
    "final_price": 44.99,
    "currency": "USD",
    "discount": "25%",
    "in_stock": true,
    "rating": 4.5,
    "reviews_count": 1234,
    "images": ["https://weekday.com/images/product1.jpg"],
    "description": "Product description text...",
    "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z"
  }
]

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高级选项

trigger_collection() 函数接受可选参数来控制数据采集：

参数	类型	默认值	描述
limit	integer	-	返回记录的最大数量
include_errors	boolean	true	在结果中包含错误报告
notify	string (URL)	-	当 snapshot 准备就绪时调用的 webhook URL
format	string	json	输出格式：json、csv 或 ndjson

选项示例：

from price_tracker import trigger_collection, get_results

inputs = [{"url": "https://www.weekday.com/en/products/sample-product-123456"}]
snapshot_id = trigger_collection(inputs, limit=200, notify="https://your-webhook.com/hook")
results = get_results(snapshot_id)

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资源

• 🌟 Weekday Price Tracker - Bright Insights (Managed)
• 🏗️ Build a Weekday Scraper
• 📖 Bright Data Web Scraper API Documentation
• 🗄️ Web Scrapers Control Panel
• 🔑 How to get an API token
• 🌐 Bright Data Homepage

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使用 Bright Data 构建——行业领先的网络数据平台。